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主题：金融投资讨论
问题：想搭一个量化交易系统，步骤是怎么样的?
回答：从业者路过。首先，站在机构投资者角度，如果要搭建量化交易系统，分以下4个过程：第一步，设计系统架构，一般而言一个完整的量化交易系统分为几大服务/模块：数据(比如各种财务数据，因子数据，历史行情。包括数据库设计以及数据加工处理程序)行情(主要指实时行情，level1/level2，提供给策略和交易服务)策略框架(可以搭好策略框架让策略研究员按照框架写策略，根据实际情况可省略，策略研究人员可以自己写策略程序，对接到交易服务做交易)交易(包括交易客户端，交易接入，交易执行引擎，算法引擎。对于交易引擎，在支持多个业务品种的时候，不同业务品种可以细分交易子引擎，比如有现货交易模块，信用交易模块，期货交易模块)风控(防止账户之间对敲，避免触发交易所异常交易监管等，根据实际情况可简化)管理(账户管理，风控管理，交易管理，绩效统计，数据分析等)。另外对于系统架构，还要考虑高可用，如果交易系统宕机，有没有其它备用交易手段；交易服务挂掉后是否可以做到故障自动恢复，自动切换等。2. 第二步，各模块开发，测试关注每个模块的准确性，必须涵盖自动化测试，性能测试和压力测试3. 第三步，实盘小规模测试关注策略和交易执行是否和预期相符，对系统做调整和调优4. 第四步，实盘正式运行做好交易监控，交易执行，系统的不断优化升级。必须考虑交易系统挂掉后的备用交易手段，比如用券商提供的系统，做好应急演练如果是一个普通个人投资者，直接糙快猛，把我上面说的几个服务揉在一起，能简化的简化，先打造一个系统版本，再不断测试和优化。目前行业内也有一些免费开源的量化交易系统或者商业付费的系统可以用，投资者只需要按照他们的框架来做策略开发和交易对接即可。这块我就不直接点名了，避免有广告嫌疑，需要了解的可以关注私信本人。希望获取书籍或者入量化交易交流群的可以关注我的vx公号，发送消息获取量化书籍和入群。欢迎大家关注我的知乎，我会抽空在知乎分享量化交易相关的干货。
主题：金融投资讨论
问题：京东为什么要做量化平台业务？各大量化平台未来可能有怎样的发展？
回答：（1）这类平台的安全性是最令用户担忧的，策略的代码是明文存储还是加密后的？开发者能否信守职业道德不偷窥用户策略？（2）这类平台有一定政策风险，直接或间接提供股票下单交易接口是否合规？搞众包基金没有非法集资的嫌疑？（3）这类平台的灵活性很低，用户写策略的时候会受到平台架构的限制，无法完全发挥，能够开发的策略类型很有限，策略纵向也无法深耕，对于专业的量化从业人员来说，没什么意思（4）这类平台的回测速度都很慢，导致进行策略修改迭代测试的周期过长（5）这类平台的技术壁垒太薄，就算是一两个程序员，几个月也可以自己搭建一个本地版的，所以用户粘性不会太高，而且很容易被竞争对手模仿，可以看到现在又各种"x矿"平台早已遍地开花，而且大家都差不多（6）这类平台注定会面对老用户的流失，当小白用户成熟之后，便会脱离平台，而专业机构自己花点钱也能做一个更好的（7）这类平台的受众很小，量化投资这件事情即使是在投资圈也太小众综上所述，我不看好这类产品的发展前景。
主题：金融投资讨论
问题：量化投资：哪位能描述一下你们做多因子的全流程？
回答：股票阿尔法策略的本质是通过指标选取具有阶段性阿尔法的股票，通过在特定时点调仓从而获取整个投资区间的阿尔法收益。根据不同的选股思路，我们把股票阿尔法策略区分为A型阿尔法策略、X型阿尔法策略、B型阿尔法策略。A型阿尔法策略：最直观的阿尔法策略，就是用指标对股票排序，选取其中一个组合，定期调仓，获取阶段性超越大盘的收益。策略永远满仓，但需要股指期货对冲。这是规范学术研究中用的最多的阿尔法策略。X型阿尔法策略：最常见的阿尔法策略，来源于技术分析和民间，也叫做战法，不区分选股和择时，往往通过择时指标来选股，也就是把择时或有上涨的股票选出来，持有一段时间，时间不确定，通过择时或者止损重构组合。B型阿尔法策略：基本不用指标选股，对所有股票建立可以解释波动来源的线性风险模型，然后通过表达对风险因素未来走势的看法，优化目标投资组合整体承担的各种风险暴露，这样自然确定了股票的权重，选择出来了股票，这种阿尔法策略，其实也是一种复杂和精致的Smart Beta策略。A型阿尔法策略最主要的特点是：严格区分择时和选股；定期调仓，通过选股因子获取个股阿尔法；通过个股阿尔法获取组合阿尔法；A型阿尔法策略的核心要素包括：选股因子：特定时间点上用来选股的量化依据，数量化指标，不同股票的取值具有可比性；调仓周期：初始选股建仓之后，每间隔一段时间重新用指标选股调仓的时间周期，通常为周、月、季度等；选股部位：用选股指标排序后，选择的部位，比如头部，尾部，20%-40%分位；股票权重：选择好股票后，对投资组合里每只股票分配的初始权重。给你推荐几个帖子慢慢看吧：股票量化投资精讲：从阿尔法本质和三种类型的阿尔法策略谈起股票量化投资入门（一）：A型阿尔法策略
主题：金融投资讨论
问题：量化实习生应具备什么素养？
回答：既然说到量化投资， 其实无论是实习生还是全职员工，团队最希望你举报的能力是干活能力，获利能力和引导他人获利能力，三个层次依次递进。引导他人获利能力是团队领导干的事情，实习生就不要越权了，而且如果有这个能力也不会来提问了。获利能力基本上就是你具备产生alpha的能力，也是说你有策略的idea。具备这种能力的，要么你已经是一个很好的个人交易者，要么就是你代表天赋太高。当然，idea不等于performance，你要让人信服你有产生利润的能力，你最好还是具备一些量化基本功，实现测试你的idea。那么忽略掉成熟的交易经验和天赋这些可遇不可求的东西，一个实习生要起码具备的就是干活能力，或者在他人的引导下产生alpha。其实任何一个行业来讲，实习生和初级员工最起码的作用就是能干活。有了上面那么多铺垫，就容易得出实习生要求的素养了。其实一个公司如果会挑人，那么更加注重的是候选者的潜力。这个潜力也通常被认为是学习能力。所以智商和思维方式非常的重要，尤其是量化行业。比较极端的例子就是一个刚刚获得IMO金牌的高中生在这方面的表现要远远好于一个普通的数学博士生。不过学习能力和智商不能成为你知识积淀薄弱的挡箭牌。对于一个量化职位来讲，显然是你相关的经验和技能积累越充分，你在岗位上的学习能力才越强。你不能可能完完全全的了解你所去的岗位所需要的技能结构，但是当你具有了transferable skill就已经足够了。编程能力，干活的基本了。一般来说比较流行的是R MATLAB和python，不要问应该用哪个，应该学哪个，这得看团队，你没法预料，甚至团队还会用其他语言。最重要的是你会不会“编程”，会编程了对一门新语言的上手速度是非常快的。起码你的编程能力可以处理数据、建模和实现idea。另外excel熟练下也会让你的工作效率提高很多，懂VBA更佳。如果团队让你做的不仅仅是research， 要产生production code，那么你就需要掌握python Java C++ C#之类的了。建模能力，多数是指的是统计知识和应用数学知识。比较常用的是微积分，线性代数，概率论与数理统计这些基础，以及最优化，回归分析，时间序列分析等专业课程。很多团队也大量的使用机器学习（统计学习）的模型。金融专业的课程里，投资学，计量经济学，资产定价等的数学模型也会在实际工作中用到。如果你领导提到一个模型你就说没听过，提到一个模型你就说没听过，那你可以直接看答案的结尾了。提到的模型没听过很正常，起码你马上Google下就能看到是怎么回事吧。金融基础知识：量化投资岗位总是说自己不要求金融知识背景，因为这个部分在工作中非常好补。不过这个部分也是区分量化投资狗和程序人士（码神）的地方。题主是金融专业学生，就更应该在这方面强调自己的优势。金融专业中大多数课程对量化投资是没有直接作用的，但是可以给你一种思维方式，拓展下你的知识背景。最有用的课程是一些二级市场相关的。起码你得了解下都有什么金融产品可以做， 金融产品的定义是什么，有哪些特点，交易机制等等吧。对于你说项目经历，最直接的就是你自己做量化投资咯，自己用小钱搞搞，搞HIGH了没准你都不想去上班了。还有就是实习经历了，反正你有两年的时间可以找机会，投几个简历，面几次试也就差不多知道这些岗位有什么需求了。金融学院比工程学院更好一点是，教授手里的项目都更相关。找个教授要点活做做，或者直接当成自己的硕士研究方向。另外读一读这方面的科普入门书籍，扫下盲，你会更明白该如何努力。PS： @董可人 说如果你不太聪明，也没关系，你可以长的漂亮，一起工作让他心情愉悦就好了。通过观察几个案例，他的想法不是个例，这特么是普遍的事实！！！！！
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问题：夏普率越高越好吗？
回答：在投资领域，夏普率（Sharpe Ratio）是人们耳熟能详的一个概念。它因为同时考虑了回报和风险而成为衡量一个策略，或者基金业绩的核心指标之一。最初在 William Sharpe 提出这个概念的时候（Sharpe 1966），它的名字叫 Reward-to-Variability Ratio (R/V)，这个名字很好的反映了它的实质；不过后来，这个名字被人们谈及的越来越少，人们更愿意使用“夏普率”这个叫法。在 William Sharpe 自己解读夏普率的一篇文章（Sharpe 1994）中，它指出夏普率分为事前夏普率（the Ex Ante Sharpe Ratio）以及事后夏普率（the Ex Post Sharpe Ratio）。前者使用对未来单期收益率均值和标准差的预测进行计算，而后者使用历史数据计算。通常，当我们谈及夏普率的时候，默认的都是后者。按照 Sharpe (1994) 的定义，假设 为 期的收益率， 为无风险收益率（假设为常数），则使用 到 这段长度的历史数据计算的（事后）夏普率为：用白话说，如果标准差可以理解为风险的代理指标后，那么夏普率度量的就是风险调整后的超额收益。在上面的公式中，无论是夏普率、收益率均值还是标准差，它们的符号上面都有一个上标，说明它们是从样本数据中估计出来的数据。谈到夏普率，首先要说明计算它的频率。人们通常所说的夏普率是年化夏普率。那么，对于一个量化投资策略，年化夏普率多大才比较好的？一般来说，如果一个策略在回测中的年化夏普率（扣除各种交易成本后）小于 1，它就没有什么继续被研究的价值了（确实残酷）。很多量化对冲基金往往要求回测中的年化夏普率超过 2；更有甚者（某家全球上著名的量化对冲基金）仅仅考虑年化夏普率大于 3 的策略。年化夏普率为 1、2 甚至是 3 是什么概念呢？下图是假象的三条净值曲线。它们都是假设投资长度为十年，并使用正态分布随机生成的月频收益率（均值为 2%），然后按照给定的年化夏普率反推出收益率的标准差。当年化夏普率为 3 时，净值曲线（在对数坐标下）基本上是一条直线了；当年化夏普率为 2 时，它的净值曲线也仅在局部有一些小的波动；当年化夏普率为 1 时，它的净值曲线在全局范围内呈现出更大的波动；即便如此它也是个靠谱的赚钱策略（想想 A 股各大指数长期以来可怜的夏普率）。上面的例子告诉我们，当（年化）夏普率为 3 的时候，净值曲线基本上就是一直涨，可想而知其难度。但是我们往往在市场上能看到一些策略，它们计算出来的（年化）夏普率往往比 3 还高，有些还高的离谱。这个现象背后的一种解释是，频率越高的策略，夏普率可能越高；特别是对于那些高频策略，几乎每天赚钱的那种，两位数的夏普率都绝非罕见。我绝不否认市场中有这种“神一般的存在”，但是超高夏普率的背后恐怕还有一个更合理的解释 —— 年化的时候计算错了，过度的高估了年化夏普率。为了说明这一点，下面就来看看夏普率的统计特性。在夏普率的公式中，夏普率（包括计算它的收益率均值和标准差）是从样本数据中估计出来的数据；它仅仅是某个策略或者基金业绩在过去一段时间内真实（但未知）的夏普率的一个估计。它最致命的问题是没有考虑单期收益率之间的相关性（下面英文是 Sharpe 1994 中谈及夏普率计算公式中没有考虑相关性的部分），这将造成样本夏普率和真实夏普率之间的误差。更重要的是，在使用高频夏普率来推导年化夏普率的时候，不考虑单期收益率的相关性将造成年化夏普率估计的巨大误差。为了定量分析样本夏普率和真实夏普率之间的误差，以及从高频（比如日频、周频、月频）夏普率推算低频（比如年化）夏普率时的误差，Lo (2002) 研究了夏普率的统计性质。对于最简单的情况 —— 假设单期收益率满足 IID 分布，则样本夏普率对真实夏普率估计的渐近分布满足：其中 μ、σ 和 SR 分别表示单期收益率的真实均值、标准差和以它们计算出的真实夏普率。由此可知，样本夏普率的 Standard Error 满足：在实际使用时，可以在上式中将真实夏普率替换为样本夏普率。下图给出了不同夏普率和样本个数对应的夏普率估计误差（Lo 2002）。夏普率越高，它的 Standard Error 越大；而当样本个数小的时候，这个问题更加严重。所以，如果有人只给你看了很短的业绩，并告诉你一个很高的夏普率，那就要小心了。如果单期收益率不满足 IID 分布，则估算样本夏普率的误差更复杂一些，但仍可
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问题：机器学习、深度学习以及强化学习在金融领域有哪些应用？
回答：最近读了一篇DL in finance[1]的综述，更新论文里面的几张统计图.深度学习应用统计深度学习应用年度统计网络类型统计所发期刊统计-------------5.4更新--------------这是我提的问题，自问自答一下，希望能够起到抛砖引玉的作用。在人工智能的语境下，机器学习和深度学习是两个界限分明但是又常常被混淆的概念。为了避免产生误解，我用机器学习指代具有理论依据和数学框架的统计学习方法，比如LASSO、HMM、SVM等等；用深度学习代表以深度神经网络为代表的联结主义框架下的人工智能技术，比如CNN、LSTM等等；强化学习一般不会造成误解；用人工智能指代以上三者。事实上，人工智能技术层出不穷，金融需求种类繁多，如果将二者做一个排列组合的话，会产生非常多的细分方向，我仅仅列出了一些我有所了解的方向，希望能够起到抛砖引玉的作用，也请大家多多讨论，指出不足。1 衍生品定价使用深度学习进行衍生品定价算是开始比较早的研究，主要的驱动是使用深度学习解决数值算法的一些困难，比如数据高维等。衍生的方向包括使用深度学习、强化学习做对冲等等，这个方向我并不是很了解，不再多表，我们系有老师最近在做这个方向。2 信贷审核、反欺诈、保险核保等人工智能技术强大的预测能力天然适合信贷审核任务，可以帮助银行在前端进行风控。但是由于这类业务涉及到对人的评估，会涉及到一系列的社会问题，比如公平、种族歧视等等；神经网络的公平性是最近比较火的一个方向，据朋友聊CMU商学院有教授在做这个问题。此外，这类任务往往需要模型给出的结果具有可解释性，而神经网络一般很难解释，造成一定的应用困难。我之前关注神经网络可解释性很久，但是后来被导师否了，理由是目前可解释性的方法都比较tricky，还没有比较统一的框架。对可解性有兴趣的朋友可以读一下这本书https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/反欺诈可以在一定程度上理解为异常检测，机器学习和深度学习都有方法可以做异常检测任务。这方面金融服务机构需求比较大，比如银行等， 学术界的研究已经开始使用人工智能的方法，但是实务方面不太清楚走到了哪一步。有兴趣的可以关注 @微调 ，他是这个领域的大佬。3 数据拟合、预测人工智能方法在金融领域比较直接的一个应用，机器学习和深度学习可以处理更高维的数据、具有更强的表征能力，一般具有更强的预测能力。无论是在低频还是在高频上，都有相关研究，比较有趣的方向或许是结合金融数据的特性开发出更加具有针对性的模型和结构。有兴趣的话可以关注我们学校的Justin A. Sirignano.4 资产组合管理资产组合管理是一个比较大的领域，这里仅仅列出我所了解的方向。因子投资. 因子投资的前沿在于挖掘新的因子、以及优化资产组合。使用机器学习、深度学习进行数据挖掘、特征工程是目前比较直接的应用，可以帮助解决非线性、高维数据等问题，神经网络具有更强的信息提取能力，可以更好的完成模式识别、信号提取的任务。在学术界，比较有前景的方向是将深度学习纳入因子投资的框架下，产生了诸如Deep factor model, Deep portfolio等方向，有兴趣的可以关注下芝加哥大学Nicholas Polson、Dacheng Xiu等人。优化择股（portfolio selection）. PS问题一般要结合其他的技术，比如因子投资等等，这里指的是技术层面的优化问题，比如如何进行稀疏优化、稳健优化等。这个方向可能不算严格意义上的人工智能的问题，但是这类问题的解决可以受益于一些机器学习的方法。并不是所有的优化问题都能结合机器学习，但是有些可以结合地很好。5 交易执行学术研究上使用强化学习做交易执行开始的很早，强化学习的特性也符合大众对自动交易机器人的期望，但是这类技术的泛化能力不是很好，应用价值有限。解决高频数据低信噪比、构建稳健并泛化能力强的强化学习模型是一个蛮有趣的方向。6 文本数据挖掘这个方向可以归结于因子投资一类，之所以单独拿出来是因为这个方向又有很多子问题。据我所知美国的大fund很多在布局文本数据，比如Two Sigma。无论是业界还是学术界，可以做的方向包括情绪分析、自动财报分析、文本类因子等等。我不是做这个方向的，但是最近认识了做这方面的朋友，感觉蛮有趣的。6 业务自动化金融科技创业比较火的方向，比如对话机器人、报表自动化、知识图谱、非结构化数据等等，偏业界的方向，感觉学术界没什么好研究的。对这方面创业感兴趣的朋友可以参考这篇国内有哪些比较好的金融科技（Fintech）公司 ？7 另类应用金融里面有很多小众的子任务，比如index construction、数据降噪、另类数据挖掘等等，有些小众任务对模型的需求与一些人工智能方法非常契合，二者的结合可能会产生意想不到的效果，这也是我觉得最有趣的方向之一。今天先到这，后续有新的想法会继续更新，也欢迎各位大佬补充。最后给自己打个广告，欢迎在做学术研究的朋友私戳交流（尬聊）、合作（灌水），当然也欢迎业界的朋友赐教业界目前的发展情况。
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问题：和高频交易套利相比，中低频统计套利有什么优势？
回答：高频套利夏普率随便上二三十，但因为流动性有限所以利润有限。我们其实不需要那么高的夏普率。降频会降低夏普率，但会因为流动性更高而获得更高的利润。中低频套利的市场容量大一些，但风险也要比高频大很多，尤其是尾部风险。我们戏称这类策略是“在火车前面捡硬币”
主题：金融投资讨论
问题：哪种量化策略在国内最有前途？
回答：从涨跌同源盈亏一体的角度来看，市场是从失衡到平衡再到失衡的不断交替的过程，任何一种策略在某一个时间周期和市场状态下能够不断的创造利润，那本身就是对失衡的一种追求，单方面追求盈利，是一种失衡态，失衡态必然是不稳定的，所以稳定盈利的系统和策略不存在。这个世界上有盈利的系统，但是没有永远稳定盈利的系统。任何策略和系统都仅仅适用于属于它自己的盈利周期和市场状态，一旦离开了自己的周期或市场状态有所改变，那么黑天鹅必然被触发。越是能够迅速盈利或资金翻倍的系统，那么说明对某一种市场状态的针对性越强，那么在属于自己的黑天鹅时期就越是容易被腰斩和爆仓；盈利周期越长的系统，说明对不同市场状态的适应性和兼容性就越强，相对的对同一种状态的针对性就越弱，盈利空间就小，资金曲线就平滑，没准盈利周期甚至能超过一个人自然寿命的一多半都不触发黑天鹅。不同的市场状态是对立的，所以任何策略系统都是双刃剑，市场又是统一的，所以任何能够成就你的必然也也能够毁灭你。所以你说哪种策略有前途？哪种都有前途，哪种都早晚得出事，所以搞金融做交易不用考虑怎样才能不出事，出事是一定的，重要的是出了事怎么处理，怎么办？怎么不死？怎么熬过去扛过去，能把你搞死的也能把你搞活，就看你命硬不硬了。市场是一种博弈状态，既有理性也有非理性，既有规则也有不规则，它的魅力就在于不可预测，它的魅力就在于没有圣杯。任何品种都必然离开它的震荡区间而产生或涨或跌的趋势，任何趋势也都必然终止于一段或窄或宽的震荡区间，盈利和亏损的价格空间一目了然，但是不管你怎么做都是一把双刃剑。所以资金管理，和风控有时候往往比策略本身更重要。纯属个人看法，一家之言，不喜勿怪，就当放屁！呵呵
主题：金融投资讨论
问题：国内quant（北京上海天津等地）的收入到底是什么样子呢？
回答：我有一个朋友系列，目前管理股票量化规模14亿，税前50万不到的样子。资管本质还是一个没有超额利润的行业，没入行的小朋友觉得quant收入可以轻松pk互联网的还是洗洗睡吧，明早起来合计合计转个行才是正事。有实力的话慢慢攒点钱投自己的产品看似是个不错的路径，但是感觉攒钱挺困难的。题主居然问是年薪还是月薪，那我补充一下，是年薪带奖金50万。坐标陆家嘴嘴上。2021/11更新 已离职，离职前股票管理规模30亿
主题：金融投资讨论
问题：我知道您现在的交易策略很厉害，您也不会分享，那可不可以分享一个您以前用过能盈利的交易方法呢？
回答：恐怕会令你失望，我讲的大概不是你想得到的，不过看看无妨吧。方法有很多，但是，只要你还执着于预测，多少方法也没有用，多好的方法也没有用。交易策略的本质不是预测，而是，筛选和控制。满足一定条件，就执行固定的程序，包括入场出场仓位止损等等。它并不是说出现什么东西就一定带来什么行情，并不存在这样的因果关系，一切都是概率，并且，这个概率也是不能统计的（起码个人交易者这个层面是做不到的）。它只是一个操作模板，出现的条件，只是模板中的一个环节，如果后面的行情也符合这个模板，那就赚钱，如果不符合，那就走入另一个程序控制亏损。是一个筛选的过程，你并不能知道某次机会是否符合这个模板，但是必须一以贯之地执行，所有机会都遵循相同操作。而盈利，是这套模板长期操作长期选择的结果。行情有千千万万种，不会有某一种方法能把握所有波动。有些方法，原理上就是互相矛盾的，但并不是谁好或者不好，只是它们适应的行情不一样，它们选择的目标不同。如果你想用多种策略相结合达到捕捉尽可能多的行情，结果只会乱掉，会迷失。找到自己喜欢的策略，不要执着于令它完美预测，把它当成一个筛选机制，去想：1.每个步骤该如何观测，标准是什么；2.符合标准该如何，不符合标准，该如何。然后一以贯之执行。另外，行情并不是交易的全部。你的资金变动情况，也是关系到你操作的，必须还得设计一个资金变动与操作的程序，资金增长了，增长到什么程度，该下多少的单，亏了，亏到什么程度，该下多少的单，等等。重点：交易策略是筛选，不是预测。根据筛选机制，严格执行，一以贯之。
主题：金融投资讨论
问题：交易中你觉得有确定性吗？
回答：交易的全部工作就是追求那个“相对确定性”。所有的工作都是围绕确定性展开的。交易的过程有两部分组成，确定性的交易系统和不确定性的价格走势。打仗的过程有两部分组成，确定性的大炮坦克机关枪和不确定性的敌人兵力部署。交易和打仗是一样的，都是用自己手里的确定性去应对不确定性。举个例子，以现在的股市为例，未来股市会怎么走，这是不确定性的。半仓买入，做好跌1000点的准备，不到三倍不出局。这就是确定性。在交易中，“确定性就是用一个框架把价格走势给套起来，然后在这个框架里去追求一种概率性。”
主题：金融投资讨论
问题：不做高频的话，量化交易获利的概率真的能战胜抛钢蹦吗？
回答：简单回答：能。举几个例子：1. 文艺复兴的交易其实没有那么超高频（毕竟是HF）2. Citadel起家靠的可转债套利3. 分级A轮动策略最近是横盘了挺久（韭菜太少），但是资金曲线向上的趋势从没变4. 国内的中低频量化私募做的好的：明汯、孚曼道尔每一行都是有少部分人赚钱，一堆人打平，大部分人亏钱。如果不幸落在大部分人的区间，要么选择放弃转行（不爱这个行业或者性格本身就弱），要么就想尽办法进入到少部分人的队伍（跳槽为主、也有潜心研究出来的）。
主题：金融投资讨论
问题：哪些统计方法可以用于判断因果关系？
回答：答一发，之前看了学校一个phd的毕业denfense。就是做这个因果关系的。使用了之前好几个人说的方法，还有自己琢磨出来的另外一个算法，测试的时候先导入一些已经知道因果关系的数据，用这几方法去计算因果关系。然后画图，和已知做对比。结论是，现行的几乎所有方法都不好用，正确率达到10%都算好的了。他的导师当时说，如果谁知道一个公式能把准确率提升到50%，基本上都可以拿奖了。所以，你说的以现在的阶段来说，是无解的。
主题：金融投资讨论
问题：如何评价微软研究院开发的AI量化投资平台Qlib？
回答：看了下code，跑了下baseline，双边换手高达100%的baseline模型在当今的费率下，从2019年中旬开始基本就跪了，检查下模型持仓风格，基本都在炒size，size不行模型也就不行了。选这个时候开源，说明微软也知道站在2020年来看，堆上日行情价量数据的开收高低价和成交量成交额，在全市场里做几个完全不考虑风格暴露的花式Returns反转因子，想靠几个机器学习随便fit下大力出奇迹的时代，早已经一去不复返了。其实业内大家都知道，股票日间Alpha的玩法从2019年下旬开始，逻辑和玩法变化已经是翻天覆地，现阶段的Alpha已经不再是14年搞个size，15年搞个ret，16年size + ret + turnvoer，17年earning，18年low vol几个风格因子怼怼就能work的阶段了，越来越多的alpha因子不是decay就是在decay的路上。现在的Alpha是什么状态呢？日间层面，基本上是数据源多样性和因子多样性的军备竞赛，日内高频Alpha层面，基本上就是在拼IT和执行，他们的共同特点就是吃平台，但吃的不是Qlib这种平台。其实，这样类似的东西其实Github上已经有不少了，但是他们对业界真正做股票Alpha的研究员（此处限定日间Alpha研究员）来说是实在还是鸡肋，抱歉我用这个说法，因为归根结底，它并没有解决Alpha研究员的痛点，痛点是什么？痛点永远是，能多快好省地产出稳定超额，没有什么风格暴露，且有逻辑的因子，至于最后一步用什么线性还是非线性的模型？抱歉，真的不本质。至于日间数据预处理和几个开源数据库比快一点？
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问题：哪些期货交易方法看似简单，其实能持续盈利？
回答：有人说啦，趋势跟踪就看着挺简单的不过对于“关键在于执行”这句话，要多说点。其实整个交易中的交易模型啦，头寸和资金管理啦，各种风控，交易策略本身的逻辑合理性等等，都是缺一不可的，只是最后都需要通过“执行”这个动作来兑现而已通俗点说，就是交易者本身在其他方面的欠缺，或者说水平不到家，导致了“做不下去”，现实表现就是缺乏“执行力”，所以不是真的某个人缺乏执行力而已，真的是整体水平不够罢了。
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问题：期货型基金（CTA）的 Alpha 和 Beta 是指什么？
回答：印象中，CTA基金不怎么提这两个系数。常提的有：夏普比率：反映每单位风险的超额收益，该比率越大越好。Calmar比率：描述年化收益和历史最大回撤之间的关系，该比率越大越好。Sterling比率：描述年超额收益与年最大回撤之间的关系，该比率越大越好。
主题：金融投资讨论
问题：做统计套利、配对交易的时候，是如何处理单腿风险的？
回答：这种问题无法完全避免，只能减少发生的概率。比如只操作流动性好的品种，股票只买成交量大的，期货只买主力合约；先完成流动性低的品种，再完成流动性高的品种；策略要有一定的容忍度，允许单腿有少数不能完成的品种(例如5%)，允许一定的滑点范围；一次性操作的品种不要太多；能用集合品种就不用分散的品种(例如用ETF基金代替成分股)。
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问题：你如何看待高频和低频量化，二者的主要区别是什么？
回答：高频和低频量化之分，业界没有统一明确的区分。先讲一下量化交易与高频交易的事吧，层级不清楚这事讲不明白。首先量化交易和量化投资是大范畴的概念，而高频交易，仅仅是量化交易中小到不能再小的一个分支（从管理资产规模来看），但是因为资金利用效率高，潜在收益率非常高。高频交易并没有特别严格的定义，大概可以描述成基于最精度和最深度的数据，实时挖掘交易机会，快速下单，获取利润。如果过了火，比如实时诱使对手出单，就可能变成幌骗交易，这在国外是明确违法的。国内虽然没有明确，股灾时也定过罪。下面还是正式一点介绍：啥叫高频交易？ 高频交易（High Frequency Trading，HFT）是指从那些极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。 其主要特征有：都是由计算机自动完成的程序化交易；交易量巨大；持仓时间很短，日内交易次数很多；每笔收益率很低，但是总体收益稳定。 行者认为“高频交易”是一个翻译的不怎么准确的名字。按照字面意思，任何能够以较高频率进行交易的系统都可以叫“高频交易系统”。比如说你用py写个小程序，连上券商给你的接口，也完全可以按毫秒级进行交易，你也可以说自己开发了一个“高频交易系统”。不过，按照现在市面上的主流认知，大多数人概念里的高频交易系统是这样的：1、交易指令完全由电脑发送，对市场数据的响应延时在微秒级。2、系统由专用的软硬件组成，研发时需要大量计算机专家级的工作（散户随便编个小程序可不靠谱）。3、系统的硬件需要放在离交易所主机很近的位置上，类似co-location（芝商所Co-Location主机托管与数据中心服务是芝商所于2012年1月推出的一项主机托管与市场直接连接服务。投资者可以通过这项服务将自己的交易主机放置于CME Globex电子中央撮合引擎）。并且得到专门的准入许可证，交易指令直接发送至交易所（而不是通过券商中转）。符合这三点的，就可以叫做高频交易系统。还记得为了让物理距离更近，花重金挖穿隧道铺光纤，就为了快那么0.00001秒的故事，讲的就是这个问题。啥叫低频量化？似乎我没听过，按题主的意思理解的意义上来说，只要不属于高频交易范畴的一切量化交易模式都可以称之为低频量化！不过似乎并没有低频量化这个说法；如果你是指的交易的换手频率，非要把两者拉到一起做一个对比。。。。算我没讲过话，无视我的存在。对量化交易感兴趣的朋友欢迎关注与私信
主题：金融投资讨论
问题：美国Quant在2019以及未来可预见的时间内还是很好的去处吗？
回答：现在美国quant finance行业接近饱和，quant fund盈利能力不足导致buyside体量开始缩水，美国由于经济好转，对银行的监管制约下降导致sell side quant最主力的risk岗位减少。这两年九大行里高盛、JPM两家的quant大量缩减，形式非常不容乐观。而且sell side作为招收MFE的主力，本身其实对employee的个人能力（尤其是tech能力）并没有极高的要求，从某种意义上来说只要过了一个基本线，谁做都没区别，而是对个人的交流能力、在同事眼里的形象等等更在乎，况且作为有影响力的巨无霸公司对政治正确要求极高，因此各大行在不得不缩招的同时，开始倾向于把剩下的名额尽可能多给女生。像去年最疯狂的高盛据说80-90%的quant面试都给了女candidate，这种趋势很可能继续持续下去。因此作为男学生，除非你的实力极强可以进入buyside, 否则找工作形式会比较困难。女生相对好一些，但sell side quant的缩招是一个趋势，也不是说凭借性别优势就能随便找到工作。DS我不太了解，但据朋友说目前DS对Master学生的招聘条件也越来越苛刻，还是更倾向于少招、招真正能研究的PhD，工作并不好找。转CS的话，做SDE是一个无比稳定的职业，并不困难而且几乎不用担心岗位大幅缩减，但是相比于前两种的话，可能工作内容稍微无聊点，发展空间也一般。
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问题：偏数学背景的程序员想转行Quant需要弥补哪些知识，如何入行？
回答：说实话，现在这个市场。真的不需要Pricing Quant了。所有大投行Sales and Trading 都在萎缩，而且说实话这么多年了，市场都没有对Pricing Quant有什么大的demand，之后也不会有但并不是说市场对有计算机，数学的背景的没有需求，相反，需求很大。主要在这几方面：1） 搭建automated market making system： 现在，至少美国，dealer很少往复杂产品发展了 （所以pricing需求小很多）。主要的发展方向是基于网络平台的，量贩式，薄利多销的模式。FX都是往这个方向做了，客户上网trade，dealer给stream pricing。主要需要技术是：a) 编程，建系统；b) market making algo （statistical analysis，之类）2）trading strategist： hedge fund需求较多，虽然近年来HF industry也不好，但需求还是有的3）传统的Dealer还是需要人来做：a) 完善一些以前比较manual的活；b) 做更好的tools； c) regulatory的一些需求，比如Basel, CCAR4) asset management： 自己认为AM自古以来都比较少注重quant work，所以空间很大。资产配置，risk analytics，之类的都是可以做的in summary，不要做复杂的东西了。pricing 没需求。真的＝＝＝2016儿童节更新＝＝＝完了完了，把题主说哭了。。。我来道个歉。顺便补充几点1） Monte Carlo 多有用啊，不光在金融领域。主要是作用 a）Path Dependent Payoff b）不光能给出平均期望值，还能能给出distribution，对于风险管理，计算VaR特别有用。2）我的意思是，大家提到的很多数学工具都是很好的东西，学习学习打好基础没有坏处。知识全面对quant很有用。但是说到底这些只是工具，最终需要知道如何应用，有无需求。好比说你闭关10年搞清楚怎么price一个巨复杂的option，但如果没人买了，那就没需求了。3） 我觉得这些数学工具掌握的程度就是：a) 知道足够多，能通过面试。 b) 知道它们的用法，实际意义，优点，坏处。如果碰到一个问题需要解决的的时候可以想到他，如需要再花一点时间细看下就能知道具体细节。4）转行做quant，最难过的两个坎其实是：a) 渠道：不知国内如何，但是美国如果你是Analyst/Associate进来，第一个工作或者实习，基本上没人管你以前学什么的。但是如果是experience hire，感觉就没那么容易。我从来没看到过比如说做了3-5年程序员的简历。为什么呢？因为HR，猎头直接就给卡死了。所以如果有朋友直接递简历或许会帮助大一些。或者迂回些，先quant developper, 总之先入金融的门。b) 面试: 这个需要练习。我下面具体说。5） 讲到面试，我来讲讲我一般问的四类题：金融／经济：即使没有金融背景，所谓intuition还是很重要；公司如何盈利，宏观经济如何影响金融等等，包括bond math计算机算法：无论什么样的quant，写程序基本逃不了。具体的语法不重要，但是解决问题思路很重要数学／统计基础：不多说了，但从来没问过特别复杂的（最喜欢问泰勒展式－好多人不会啊）。被问过最复杂的问题也就只是求个Stochastic Integral。Brain Teaser：一般看下解决问题思路，是不是愿意交流思想。答出与否次要，展现思路就好。我的工作需要跟客户解释较复杂概念和自己的想法，所以也测试是否能很好表达自己希望对大家有帮助
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问题：国内基金公司的金融工程岗主要做什么工作？
回答：国内金融工程岗主要还是为程序化交易、量化交易这类业务服务，跑数据、建模什么的，当然也会对公司产品做一些归因之类的事情，具体太多我也不是很详细了，见谅。
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问题：作为一名金融学的研究生，如果从零基础开始学量化投资，需要学哪些东西，做哪些东西？
回答：金融学研究生入门量化投资有一些优势，因为具备了量化金融知识和英语水平。量化投资主要分为开发岗和研究岗，开发岗主要是造轮子，研究岗主要是用轮子。一般而言，非计算机专业最好选择研究岗。这里我从个人的角度出发，简洁精炼地道出入门量化投资研究员的最短路径：强烈的兴趣想做好一件事情没有兴趣也只是三天打鱼两天晒网，最后不得而终，因此需要培养对投资形成强烈的兴趣，每根K线的波动能够刺激你的心脏随之不断跳动。学习能力量化交易是一门跨学科知识，必须有快速地问题解决能力和自学能力，懂得锲而不舍不断专研的试错法。研究生已经具备了较好的学习能力。编程编程很重要，现在Python是标配，matlab、R拿来做量化的人真的不多。虽然不是做开发，但是基本的简单编程知识还是要会。想学Python和Pandas，推荐《Python基础教程》(第2版 修订版)和《利用Python进行数据分析》(Wes McKinney)，想学编程知识，推荐《 代码大全 》，这本书没有什么代码，不要为名字所迷惑，不过如果想成为编程高手的话，看了绝不后悔。看书一定要经典，不经典的书简直就是浪费生命，这三本书如果不想买，网上电子版肯定是很多的，话不多说。量化知识很多程序员开始转量化，但是金融知识和量化知识不够。经典的重要性在此显得更为重要，编程的书籍不看经典的我也能进步，可能会慢点，但是量化金融知识不看经典的书，那么可能就会南辕北辙，甚至影响到投资的整个生涯，不对，走偏了的话，就无生涯可谈。投资的基础知识，比如股票债券基础知识，先来看看滋维博迪的 《投资学（原书第9版）》([美]滋维·博迪（Zvi Bodie），等)再来一本干货，很多国内外研究生教程，介绍的更多的是衍生品，约翰赫尔的《期权、期货及其他衍生产品（原书第9版）》([加]约翰·赫尔（John C.Hull）)期权这么火，推荐 麦克米伦的《金融期货与期权丛书：期权投资策略（原书第5版）》([美]劳伦斯 G.麦克米伦（Lawrence G.McMillan）)想知道公募基金大佬如何做股票？李腾翻译的大作奉上，《主动投资组合管理—创造高收益并控制风险的量化投资方法》(原书第2版)想知道私募基金怎么搞交易的？交易中有哪些技巧？以及如何在量化中走弯路？推荐 范撒普的 《通向财务自由之路》（原书第2版 珍藏版） ，这可不是一本关于财务分析、会计理论的书籍，真正理解了里面的思想，资金管理、风险控制你就不会纠结。现在中产压力这么大，那么多人有中年职业危机，想知道怎么把交易当做全职？推荐 埃尔德 《以交易为生（珍藏版）》([美]亚历山大·埃尔德) ，他可是将自己如何转行交易，并以交易作为自己的终身职业的心历路程和盘托出。英语你可以不说英语、听不懂英语，但最好是要看的懂英语，编程的原生环境是英语，quora、stackoverflow、github也是要求英语阅读能力，要是想用机器学习、深度学习做量化，那么多paper\article都是英语，读不懂怎么做的好？本来是谈量化入门，但好像谈到量化进阶了。交易没有途径，实战是最好的方法。确实不行，模拟交易也可以。量化交易以思想为本，工具为用，路子不能走偏。快速迭代类似于实验，都是需要成千上万反反复复的检查、测试。在此，讲到了实验的快速开发和迭代，那么就顺便给个传送门：BigQuant - 人工智能量化投资平台 .，人生苦短，一定要快速迭代，缩短策略开发生命周期。因为你的想法上千个，可能只有几个有价值。投资很多人说有艺术的成分，那么就要少走弯路，采用科学的方法，因为前排太多大而全的回答，我就来点简练到位的。希望想要入门量化的小伙伴有所收获，谢谢~~~能看到这里，真的是万分感谢~~~
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问题：为什么知乎上关于量化交易的话题中很少涉及中国A股？
回答：答案肯定不是A股历史短、股票少。上海证券交易所和深圳证券交易所都是在1990年成立，已经走过了27个年头，时间不短。两个交易所上市股票目前已经3000只，所以股票数量也不少。如果按分钟数据来开发策略，所有股票的数据量也不小。为什么量化交易的话题很少涉及中国A股呢？A股目前主流的量化策略是多因子选股，如果要对冲市场风险还得做空股指期货，要做到行业中性的话策略要求更加精细，没有几千万风险敞口的暴露并不均衡，因此该策略市场参与度门槛极高，一般的个人、小私募、小投资团队是不会参与的。真正参与的都是资金管理规模动辄上亿的基金，这些人怎么可能在知乎上公开讨论呢，即使讨论也不会说得太深。股票市场由于是T+1、无法做空，因此策略类型比较简单，程序化交易比重很低。真正程序化交易比例很高的市场是期货市场和外汇市场，这两个市场的量化交易的比重远高于股票市场。其次，股票数据多策略构建复杂也是一个原因，一般的个人、小团队要搭建一个量化交易股票系统有一定难度，因此股票量化交易参与人员本身就不多。这里加个传送门：BigQuant - 你的人工智能量化平台,觉得自己搭建股票量化系统和机器学习平台的朋友和团队可以试试，上手比较简单。最后，网上交流毕竟属于线上沟通，真正的大牛、专家基本上没有时间的，他们都太忙了。BigQuant - 人工智能量化投资平台
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问题：量化交易有哪些入门的书、课程或者学习渠道？
回答：如果是研究期权策略，可以试试澎博的真格量化平台，有免费的中国市场所有场内期权历史数据，到tick级别，可以进行回测和实盘量化交易。参考https://quant.pobo.net.cn
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问题：如何设计量化交易策略？
回答：我是用交易开拓者软件（Tradeblazer简称TB）做商品中长线交易的，就讲讲TB的吧。TB的最新版本，里面有提供一些现在的交易策略，当然，肯定不可能是非常好的策略，但可以说是很经典的策略，就像海龟法则类似的，那么学习TB比较靠谱的一个过程是怎么样的呢？一句，由繁到简，再由简到繁，再由繁到简……最终是简是繁，看个人喜好了，我个人更喜欢大道至简的做法，当然，繁的做法也有其成功之道，智商高的人做得好的话，盈亏曲线要比简的做法要漂亮得多，盈利水平也高很多。一、由繁到简：把TB里面的经典策略通读并理解各个语句的作用及原理后，一个条件一个条件的去掉，分析其影响，最终只留下最基本的核心交易逻辑，这过程一一测试，对比，应该会有所理解。二、由简到繁：在最基本的核心逻辑的基础上，根据自己的思考，一一把自己的理念编写进去，验证各种思路的优缺点，尝试着去抚平盈亏曲线，提高盈利水平，这个过程做得好是策略锦上添花，做得不好就是拟合了，当然，水平不太高的时候，拟合的概率非常之大。三、后续维护：繁和简的策略都有了，要进行模拟盘的外延跟踪、测试，分析哪些模块是好的、生命力强的，哪些是拟合的，容易失效的，学会策略的维护。再往后，进入交易的高级阶段了，就是资金管理与心态自我调适，需要时间的积累，胜不骄、败不馁，与大家共勉！
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问题：专业量化交易从业人士如何看待传统的技术分析？
回答：在不同的量化投资领域，技术分析的地位绝对是不同的。在高频交易领域，技术分析的用处应该不大。不过印象中Irene Aldridge的《High-Frequency Trading》中提到过两篇论文，指出技术分析可以帮助推测限价指令簿。对于量化选股，技术分析的用处也不会太大。不过，招商证券有一篇纯用技术指标选股的研报。当然，良莠自辩。对于CTA来说，特别是Trend-following CTA来说，传统技术分析绝对是基石。所以，我多说两句。技术分析的优点很多：简单易行，资金容量大。更重要的是，在大尺度上技术指标永远不会失效，追涨杀跌是人类的本性。但是，技术分析的缺点也是明显：回撤大，修复期长，大尺度上同质化很严重。所以，对于CTA而言，你越是能够在技术分析以外找到稳定盈利的策略，技术指标对于你的重要性就越低，在组合中的权重就越低。如果完全无法在技术分析以外找到策略，饥三年，饱三年，技术指标能够保你不死。
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问题：技术分析究竟有没有用?感觉那么多方法，比如波浪理论，各种指标，太过主观化，运用技术分析是不是不可能成功?
回答：k线看意图，量能看分歧，分时看手法。这三个弄懂，足矣
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问题：为什么很多量化私募大佬痴迷于微观结构？
回答：事实上时间越短越有规律，概率上也容易预测。比如说买单逐渐增加，卖单逐渐减少，那很有可能会上涨。通过挂单和交易量的变化分析出短期走势，然后一小口一小口吃入利润，尽管容量不会大，但资金曲线非常漂亮，回撤很小，做好了会非常稳定。因此微观结构是非常有必要研究的，有规律的结构就有很多数学工具来做。反过来，宏观结构中时间越长，越难准确预测，这就难用数学工具来预测，只能画画线，主观说说。市面上有很多分析师，他们看宏观结构来预测，然而自己要做交易是很难稳定赚钱的。宏观结构会使得资金曲线波动很大。私募需要募集资金，客户肯定是希望看到稳定赚钱的那种模式，看到回撤大的也是不敢放钱。
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问题：深度学习方法能用来炒股吗？
回答：当然可以，但是“炒股”这个目的过于模糊了。深度学习的一大优势在于可以大幅减少人工参与的特征工程(feature engineering)去“拟合”训练数据，但这也不是说完全不需要人去参与特征的选取，尤其是金融市场，数据简直是海量，并且大都高噪声，非稳定，所以除非你能够清楚哪些数据具有潜在价值、如何做适当的预处理和如何转化并达成哪些目标（低风险？高收益？小波动？），否则深度学习是没法帮你“炒股”的。这么说可能有点不好理解，打个比方，就好比你家娃（深度学习）天资聪颖，什么东西一学就会，于是你想培养一下看看这小子能不能有出息（炒股），于是淘宝（高噪非稳）买了一堆知音、小时代、韩剧灌了三年，最终成就了小四琼瑶粉一枚…还是那句话，事在人为，不然机器要造反了。
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问题：数字货币市场的量化交易工具有哪些？
回答：刚好最近在也在找，给题主补充几个。QuantConnect美国老牌在线量化提供商，多语言支持，能做GDAX交易所，提供回测数据，数字货币实盘收费。StockSharp俄国人写的本地化量化方案，C#语言，支持多个交易所，回测数据从交易所或者打包好的其他数据源获取，数字货币功能收费。HassOnline专门做数字货币量化的公司，不知道是啥语言，大概提供回测数据，收费使用。BackTrader老牌开源回测框架，现在支持了数字货币，python2或者3，免费，不提供回测数据。Judo柔道是董可人功夫团队的另一个作品，python2语言，轻量级平台面向数字货币，还在内测阶段，收费。ExchangeSharp开源C#语言交易所API对接，支持WebSocket，本人因为工作原因正在使用。
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问题：传统金融本科做不来量化投资吗？
回答：对于量化投资，从skill set上看，基本的统计、代数、分析、编程是必须的，至少得掌握一到两门编程语言。金融本科自学量化没什么不可以。如果只是希望进入这个行业，学好编程，扎实一点研究，多积累经验即可。但是你本科金融的背景说明你在以上领域与理工科背景quant相比不占优势。取长补短很重要。比如说以基本面为主的多因子alpha模型中，如果你在会计，公司财务等方面比较有sense，可以挖掘出更多和公司估值或者盈利质量相关的因子，这会是你在量化团队中的优势点，你的知识体系就会和团队形成比较好的互补。
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问题：个人能不能做 A 股的自动化交易？进一步的说，能不能做高频交易？
回答：自动化交易可以，高频交易A股暂时不行，因为是T+1的市场。（20150910补充：A股中相对高频的交易是可以做的，因为“相对”嘛。但是有的人说那就是高频交易，我只好尊重他们的意见了，毕竟我不是业内人士）。A股的自动化交易平台数量很少，大体分为两类：1. 传统券商提供的行情、下单API据我所知如华宝证券，支持个人量化API的互联网接入。意思就是他们给你提供一套SDK，你写你的策略，直接连上去他们的服务器就可以交易了。这一类的并不多，另一个是华西证券，但是我不确定他们是否支持个人的量化接口。2. 新兴的在线量化交易平台这一类平台在去年年底到今年逐渐兴起，但是还没有看到可以支持实盘交易的产品。我重点罗列一下这一类产品，因为相比传统的平台来说，它们更加适合个人使用。国内起步比较早的有通联数据旗下的优矿平台优矿 - 通联量化实验室。顾名思义，他们的强项在于数据，关于数据的API也非常丰富。当然部分得益于Python的科学计算工具栈（NumPy, SciPy, Pandas, StatsModel等），以及令人瞠目的The IPython Notebook。另外他们也举办过一次模拟交易比赛，在高校中也有一定的知名度。（20150910 补充：优矿开通了分钟线回测和每日数据的仿真交易，并且正在举办仿真交易联赛，还有不少奖金，学生党可以去玩玩）。另一家平台是今年上半年刚出现的创业公司米筐量化平台RiceQuant - Beta。他们的API是用Java设计的，对于个人来说Java的入门门槛比Python要略高一点。当然如果你用惯了Java，应该也很容易上手的。他们的策略界面几乎是完全照搬了Quantopian（来自美国的首个在线量化交易平台，起步于2012年，是这一类公司的模仿对象），如果你曾经用过quantopian，应该会很熟悉。他们的好处是给出的参数比较多，比如风险指标的Grid，每一笔成交及持仓细节。另一个好处是，如果未来他们做了高频交易，Java语言的天然优势就立即显现出来了。缺点是Java语言中没有Python的科学计算工具栈，不过看招人广告他们好像已经在做Python的接口了。（20150910 补充：已经支持了Python的接口，体验速度略慢于Java，毕竟是Python嘛。并且Research平台已经向公众开放了）还有两个平台：Keystone(KeyStone technology)和知象科技(知象科技)。他们正处在刚融到钱正在招兵买马（或者已经有了demo，如Keystone）的阶段，值得关注。尤其是知象科技，创始人的背景实在是牛逼，当然缺点是现在还没有成型的产品。另有一个平台必须提一下的是掘金量化(http://myquant.cn)。虽然他们似乎还没有正式推出A股交易，但肯定是在开发中了。他们的好处是支持多种语言，不太清楚他们是否支持个人使用，不如让我们请 @李波文 来补充一下吧 ;) （20150910 补充：李波文已经补充过了，他们的确支持A股交易，但是因为政策门槛高暂时个人还比较难上手。不过提供研究功能大家都可以用，不过不是类Quantopian的平台，需要下载客户端和SDK。希望没理解错）20150910补充：忽然出现了另一个类似平台JoinQuant(聚宽，人人皆为宽客)，中文名叫聚宽。它们和Quantopian长的不能说非常相似了，简直完全一样……不过他们平台有目前唯一能用的分钟回测（优矿虽然也有，然而实在是等不起……）。只是其他功能还没有出现，毕竟刚放出不久，值得关注一下。似乎创始人也在玩知乎 @高斯蒙
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问题：市场行情 500ms 一个切片会对高频交易产生哪些影响？
回答：1.可不可行。既然数据对于所有的市场参与者而言是公平的，所以不可行也得要可行。2.影响：2.1.输入数据样本减少。策略可输出的信号自然少；高频交易本身是积小胜为大胜的玩法，这点的影响最大。2.2.延迟。虽然快照截取样本的时点不得而知，但最坏的情况就是截到半秒，半秒这个时间就足够指令的传输走好多转了。在指令输出环节来讲，还算公平的。但撤单环节，你一个撤单信号出慢了半秒，该撤的单但撤不了的，价格滑得多的，亏一次要正常盈利好多次才补得回来。这点影响其次。3.数据精度下降。高频交易较依赖的基础变量是盘面的挂撤成，精度下降但起码数据是真的；或者数据稍微要加工一下的，比如对动量消长的统计，确实有可能将一笔大单识别错方向，但类稍微大些的错误，如果不是在高流动性品种的高活跃时段，一般也不会出现。可能这点我个人觉得影响有点，但不大。
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问题：现在业界常用到的量化策略组合方法有哪些？
回答：Confidence Weighted Mean Reversion Strategy for Online Portfolio SelectionConfidence Weighted Mean Reversion Strategy for Online Portfolio SelectionPAMR: Passive Aggressive Mean Reversion Strategy for Portfolio SelectionPAMR: Passive aggressive mean reversion strategy for portfolio selectionCORN: Correlation-driven Nonparametric Learning Approach for Portfolio SelectionCORNRobust Median Reversion Strategy for On-Line Portfolio Selectionhttp://ijcai.org/papers13/Papers/IJCAI13-296.pdfOn-Line Portfolio Selection with Moving Average Reversionhttp://icml.cc/2012/papers/168.pdf
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问题：Citadel Securities 新任 CEO Peng Zhao 是怎样的人？
回答：北京八中少儿班，北大数学本科，Berkeley统计phd，Bin Yu的学生。从毕业到现在不过十年能做到这个职位，必然有book smart之外的过人之处，值得在美国的中国人学习。-----------------------------附送两个八卦，不保证真实性。1、芝加哥千禧年公园附近有两套豪华公寓，价值5M以上，peng zhao都买了，然后打通了（谢评论指正）。2、据知情人士透露，peng zhao有段时间酷爱佩戴一条显眼的Hermes皮带。具体情景参考许家印。
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问题：从私募出来的非应届生还有机会进入较大的金融机构吗？
回答：见闻有限，尽说点片面的浅见：券商是资本中介，不太需要这个，建议尽量不考虑。大券商的自营以做市交易与套利交易为主，小券商或券商旗下的期货公司才可能关注期货，且券商越大越重视其资本中介本业的规模效益。进券商的话可能会去研究部，然后再把策略拿到基金去路演，未免舍近求远。能称得上大型基金的都是公募（500亿以上），未必喜欢这些（个人体会），合规招聘也有诸多限制。有人脉的话可以去联系公募的高层问问，没有的话仅凭投简历是比较艰难的。中大型私募倒是可以试试，比较灵活，风险承受力也强。你不妨去搜索那些有正规主业的私募基金去投简历或直接联系，有的私募回应是很积极的，就算拒绝你也会邮件通知。不过也有些大型私募（50亿及以上）招聘很僵硬，你投简历两个月都未必回复，甚至石沉大海。千万级策略并不算大规模，你需要考虑策略容量限制，如果不能做到上亿，可以试着自己去搞。现实中存在不少千万级独立交易的财务自由者，个人感觉以程序化交易者居多。一年的历史业绩并不能说明什么，可能只是捕捉了市场的阶段性特征，不妨先回测5-10年看看。据我所知，大一点的资金对套利等交易模型的原理要求较高，不但要有计量模型，而且必须有能够严格推导的理论支撑，并与业内比较公认的基础理论相吻合。必须明确利润源，比如基差套利、行为套利等。只有计量模型与回测或较短时间实盘收益的，一般只能归结为统计套利。对于统计套利，一般比较谨慎，要求年化的夏普比达到3以上才会实盘测试。统计套利的问题在于稳定性，很可能是过度拟合的。单纯基于技术分析的择时策略，一般会比较被排斥，而基于Hurst计算的复杂分形等策略，又因原理的模糊性而被谨慎看待。20150306更新：之前说的那家对冲基金，在投简历两个月后真的给回复了，要飞上海面试……
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问题：从技术的角度讲，量化择时的难度是否高于统计套利，为什么？两者有哪些异同之处？
回答：（1）是（2）是，但要改为“更高的收益的可能”（3）不一定。通常“量化择时”频率更低一些，其实资金容量更高（4）你总结的已经是最常用的了。期待别人在这个问题上贡献更多
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问题：量化交易有哪些指标和策略？
回答：我推荐两本书，这两本书上分门别类列举出了量化交易当中400+个策略和指标。第一本是Zura Kakushadze的《151 Trading Strategies》，这本巨作当中包含了横跨股票、期货、期权、外汇、加密货币、ETF等多个投资领域的151个交易策略，其中不仅有传统的量化策略，还加入了一些人工智能/机器学习的策略（ANN、KNN、朴素贝叶斯），此外，还有样本外的的回测源代码、500个数学公式、900个术语定义以及和策略对应的2000篇参考文献。quantkoala：推荐一本量化宝藏书籍，内含151个量化交易策略最初是2018年8月发表在SSRN（国外公益性质的论文发布网站）上的同名论文，后来在同年年底整理成书，目前全网传播较多的是361页的论文版本，但个人感觉阅读效果较好的是480页的电子书版本，不仅标签完善，而且参考文献跳转非常顺滑，上面的文章卡片中有传送门。第二本是佩里•考夫曼的《交易系统与方法》（Trading System and Methods），说起这老爷子，国人可能觉得很陌生，但在量化圈子里，或多或少都听说过“考夫曼均线”，学名为“自适应移动均线”（Adaptive Moving Average，简称AMA），这就是他的杰作之一。quantkoala：261个策略/指标，萌新Quant群友在这本量化神作中学到的（书附源码）老爷子还是是前NASA登月科学家，在这本书当中，披露了老爷子260多个交易策略和技术指标，而且全部都有对应的源代码。这么多的量化策略和指标，够看了吧~